내가해본거 : 데이터분석에 대한 책을 한권 읽어본적이있음.
1. 읽었던 데이터분석책에서는 R로 데이터를 분석(통계학)해서 결과를 냇엇음... 머신러닝에도 이런 통계학이 되게
중요해보이던데 통계학책을 안읽어보고 배워도되는지?
2. 원서읽을정도의 영어실력이안되서 번역된원서나, 국내개발자가 쓴 책을 봐야되는데 추천부탁드림.
3. 다룰줄아는 언어가 ES6,R 두개인데 이 둘 중 하나로 머신러닝 입문하기가 괜찮은지? (파이썬 할줄모름)
내가해본거 : 데이터분석에 대한 책을 한권 읽어본적이있음.
1. 읽었던 데이터분석책에서는 R로 데이터를 분석(통계학)해서 결과를 냇엇음... 머신러닝에도 이런 통계학이 되게
중요해보이던데 통계학책을 안읽어보고 배워도되는지?
2. 원서읽을정도의 영어실력이안되서 번역된원서나, 국내개발자가 쓴 책을 봐야되는데 추천부탁드림.
3. 다룰줄아는 언어가 ES6,R 두개인데 이 둘 중 하나로 머신러닝 입문하기가 괜찮은지? (파이썬 할줄모름)
1. 어느개발이나 마찬가지지만 간단하게 쓰고싶으면 남이 구현한걸 갖다써도됨. 하지만 입맞에 맞게 커스터마이징을 하려면 내부를 봐야할때가 오고 통계는 그때 필요하다
2. 머신러닝 붐이불어서 각종 세미나자료가 slideshare같은데 널려있음. 파편화된 내용 말고 하나로 묶고싶다면 오일석교수저 패턴인식 추천. 딥러닝은 안다루지만 입문하기 좋다
3. 머신러닝은 결국 비지니스 로직에 맞는 모델과 데이터확보가 중요하기때문에 언어는 별다른 장애물이 되지않아. 대부분이 오픈소스 라이브러리화되있고 이걸 잘 조립하는문제니까
ㅇㅇ//되있->돼있 (되어 = 돼임) [리듬 맞춤법 봇♬]
되서->돼서 (되어 = 돼임) [리듬 맞춤법 봇♬]